데이터 분석 과정에서 결측치(Missing Value) 처리는 가장 기본적이면서도 필수적인 단계 중 하나입니다. 결측치는 데이터 수집 과정에서 누락되거나 잘못 기록된 값으로, 그대로 방치할 경우 분석 결과에 왜곡을 초래하거나 모델 성능을 저하시킬 수 있기 때문에 반드시 적절히 다뤄야 합니다. 하지만 결측치 처리에 관련된 통계 이론이나 복잡한 방법론들은 초보자나 실무자에게 부담이 될 수 있습니다. 이번 가이드는 그런 복잡한 … 더 읽기
이미지 속에 포함된 전화번호, 주민등록번호, 금액처럼 형식이 명확한 숫자를 정확하게 추출하려면, 단순 OCR만으로는 부족할 때가 많습니다.특히 스캔 품질, 글씨체, 배경 노이즈, 숫자 간격 등이 제각각일 경우, 결과가 틀리거나 불필요한 문자가 섞이는 문제가 발생합니다.이럴 때는 이미지의 특성과 추출하려는 데이터의 규칙을 잘 이해하고, 그에 맞는 접근법을 선택하는 것이 중요합니다. 이번 가이드에서는 실무에서 자주 사용하는 세 가지 주요 … 더 읽기
트위터(X) 데이터는 일반 텍스트 데이터와 비교했을 때 여러 면에서 독특하고 복잡한 특성을 가지고 있습니다. 짧은 글자 수로 구성되어 있어 문장 구조가 간결하거나 불완전한 경우가 많고, 독특한 인터넷 은어와 문법이 혼재되어 있습니다. 여기에 해시태그(#), 멘션(@), URL, 그리고 이모지 같은 다양한 특수 문자들이 자연스럽게 섞여 있어, 일반적인 텍스트 전처리 방식만으로는 그 의미와 특성을 충분히 살리기 어렵습니다. 이러한 … 더 읽기